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지금 당장 비즈니스에 AI를 적용할 수 있는 3가지 방법

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안녕하세요, 생성형 AI 서비스 전문 개발 에이전시 Beformed 팀입니다.

  • 대기업부터 초기 스타트업까지 다양한 기업의 AI 서비스 개발 및 컨설팅

  • AutoGPT 글로벌 AI 해커톤 5,000개 팀 중 1위 수상

  • 세계 최초 OpenAI 해커톤 Finalist 선정

 

현재 Beformed 에서 무료 AI 도입 컨설팅을 진행하고 있습니다. (~6/7)

지난번 100명 이상 신청해주신 '무료 AI 도입 컨설팅'을 다시 진행하게 되었습니다. 😊
아래와 같은 어려움을 겪고 계신 분들은 아래 링크로 신청해주세요.

  • 이미 매출이 발생 중인 비즈니스를 디지털화하여 더 큰 성장을 이루고 싶으신 분

  • 생성형 AI를 활용해 혁신적인 서비스를 개발하고 싶으신 분

  • AI로 기업 내부 프로세스를 효율화하고 개선하고 싶으신 분

https://vvd.bz/etZ7 

 

지난 포스팅에서는 생성형 AI 서비스의 정의와 큰 관심을 받는 이유, 그리고 실제 제작 시 어려운 점에 대해 다뤘습니다. 

해당 포스팅은 여기서 확인하실 수 있습니다.

 

이번 포스팅에서는 ‘지금 당장 비즈니스에 생성형 AI를 적용할 수 있는 방법’에 대해 이야기 해보겠습니다.

 

‘생성형 AI 서비스’ 누구나 적용할 수 있어요!

최근 전 세계적으로 AI가 가장 핫한 트렌드라는 것을 모르는 사람은 없을 겁니다. 

하지만 여전히 많은 창업가들이 AI가 자신의 사업과 큰 관련이 없다고 생각합니다.

 “우리 회사는 전통적인 제조업이라 AI와는 거리가 멀어”

“우리는 소규모 자영업자라 AI는 엄두도 못 내”

"AI 개발은 막대한 비용이 들어 대기업만 할 수 있는 거야"

라는 생각이 대부분이죠. 

 

과연, 정말 그럴까요?

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미리 말씀드리자면, 저는 몇 년 안에 모든 산업 분야에 AI가 적용될 것이라고 확신합니다. 

물론 저뿐만 아니라 대다수의 전문가들도 비슷한 의견을 내고 있죠. 

따라서 지금부터 AI에 대한 준비를 제대로 해야 다가오는 시대에 뒤쳐지지 않을 수 있습니다. 

어쩌면 오히려 더 앞서 나갈 수도 있죠. 

 

일례로 최근 저희 고객 한 분은 기존 사업 영역에 AI를 접목하는 것 만으로 

기술력과 차별성을 인정받아 다양한 대기업과 국가 기관들로부터 협력 제안을 받고 

규모를 키워나가고 있습니다.

 

그렇다면 이러한 ‘AI 도입’은 어떻게 할 수 있을까요? 가능한 모든 사례를 가져와 봤습니다.

 

 

1. 이미 사용자가 있는 비즈니스 / SNS 채널을 디지털화

AI를 활용해 기존 비즈니스를 업그레이드하는 가장 손쉬운 방법은 이미 확보하고 있는 사용자 기반을 활용하는 것입니다.

 

최근 많은 개인 혹은 기업들이 블로그, 유튜브, 인스타그램 등 

다양한 플랫폼을 통해 꾸준히 팬덤을 쌓고 있는데요, 

이러한 팬덤을 대상으로 AI 기반 서비스를 제공한다면 단숨에 수익화가 가능해집니다. 

물론, 이러한 팬덤을 대상으로 하는 비즈니스는 팬덤을 잘 분석하고 

그들이 원하는 서비스를 제공하는 것이 정말 중요합니다.

 

예를 들어 원어민이 자주 쓰는 영어 표현을 알려주는 유튜브를 운영하고 계시다면, 

이들의 팬덤은 문법에 맞는 일반적인 회화 교육보다는 

원어민의 생생한 표현을 알려주는 회화 교육에 더 큰 수요가 있을 겁니다. 

이럴 때 생성형 AI를 결합해 실시간 대화를 하며 

사용자의 표현을 더 원어민스럽게 바꿔주는 ‘AI 영어 교육 앱’을 만들면 

기존 구독자들을 단숨에 서비스 사용자로 전환할 수 있을 겁니다. 

뿐만 아니라 일반적으로 유튜브 영상을 보면서 돈을 내는 것은 불편하게 생각하지만, 

‘AI 영어 교육 앱’에 월 구독료를 내는건 당연하게 생각하기에 보다 쉽게 수익화가 가능합니다.

 

팬덤이 아닌 기존 운영 중인 비즈니스를 활용하는 것도 가능합니다. 

이 때 가장 중요한 것도 역시 고객들의 수요입니다. 

그 수요를 제대로 파악하고 더 편리하게 제공하면,

다른 업체들은 가질 수 없는 차별점을 갖고 빠르게 성장하실 수 있습니다.

예를 들어 미술관을 운영하고 계시다면, 

해당 작품에 대한 설명 뿐 아니라 질의응답까지 해주는 AI 도슨트 서비스를 만들 수 있습니다. 

 

이외에도 ‘유료화’에 큰 어려움을 겪는 IT 서비스 운영자에게 인공지능은 큰 지원군이 될 수 있습니다. 

예를 들어 디자인 제작 서비스에 이미지 생성 AI를 도입해 필요한 이미지를 생성해서 활용할 수 있다면, 

무료 사용자를 유료 사용자로 전환하기 훨씬 수월해질 것입니다.

 

 

2. 새롭고 혁신적인 서비스 개발

만약 여러분이 이제 막 창업을 시작하는 상황이라면, 

추천드리는 방법은 여러분의 전문성을 서비스화 하는 것입니다.

 

예를 들어, 세무 전문가라면 다른 사람들이 잘 모르는 세무 프로세스의 병목 지점을 

AI를 통해 효율화하여 혁신적인 서비스를 제공할 수 있습니다. 

세금 신고 과정에서 고객과의 소통이 너무 오래걸린다면, 

AI 챗봇이 특정 시기에 알아서 고객에게 연락해 

소득과 지출 내역을 자동으로 받아 정리해주는 방법을 활용할 수 있을 겁니다. 

여기에 더해 본인의 노하우를 AI에 잘 녹여낸다면, 

이를 분석해 절세 방법을 추천하고 자동으로 기장을 도와주는 더 차별화된 서비스를 제공할 수 있겠죠.

 

세무사, 회계사, 변호사 같은 전문직이 아니어도 

각자가 가진 전문성이나 노하우가 있다면 얼마든지 서비스로 만들 수 있습니다. 

요리, 운동, 스피치, 마케팅, 음악, 식물 관리 등 다양한 분야에서 전문성이 있다면, 

망설이지 말고 서비스화해보세요!

 

상상도 못한 효율화가 가능해질 겁니다.

 

 

3. 기업 내부 프로세스 효율화

마지막으로 기업 내부에 반복적인 업무가 너무 많다면 자동화하세요. 

인건비는 절반으로 줄이고, 생산성은 2배에서 많게는 10배까지도 증가시킬 수 있습니다.

 

예를 들어 제조업에서 매일 전날 들어온 주문과 남아있는 재고를 확인해 필요한 재료를 주문하고, 

생산 계획을 보고서 형태로 작성해야 한다면, 

이는 최소 1명의 인력이 반나절 이상 작업해야 하는 업무량일 것입니다. 

하지만 만약 이를 생성형 AI를 활용해 자동화한다면, 3분이면 해결할 수 있습니다!

 

또 다른 예로, 기업 내부에서 매번 문의하는 질문들(연차 신청 방법, 재직증명서 발급 방법 등)에 

매번 답변하는 것은 기업 내부 인원들의 귀중한 시간을 낭비하게 합니다. 

이럴 때는 기업 내부 메신저에 AI 챗봇을 만들어두면 

내부 인원들의 불필요한 시간 낭비를 줄이고 필요한 업무에 집중할 수 있게 도울 수 있습니다.

 

 

더 구체적인 내용이 궁금하다면?

이러한 방법을 듣더라도 내 비즈니스에 적용하려면 잘 떠오르지 않고, 막막하실 겁니다. 

이럴 땐 주저하지 마시고 연락주세요! 

 

현재 Beformed 에서 무료 AI 도입 컨설팅을 진행하고 있습니다. (~6/7)

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https://vvd.bz/etZ7 

감사합니다.

 

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글로벌 5,000개 AI 팀 중 1위하며 배운 ‘AI 서비스’ 만드는 법

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안녕하세요, 생성형 AI 서비스 전문 개발 에이전시 Beformed 팀입니다.

  • 대기업부터 초기 스타트업까지 다양한 기업의 AI 서비스 개발 및 컨설팅

  • AutoGPT 글로벌 AI 해커톤 5,000개 팀 중 1위 수상

  • 세계 최초 OpenAI 해커톤 Finalist 선정

 

현재 Beformed 에서 무료 AI 도입 컨설팅을 진행하고 있습니다. (~6/7)

지난번 100명 이상 신청해주신 '무료 AI 도입 컨설팅'을 다시 진행하게 되었습니다. 😊
아래와 같은 어려움을 겪고 계신 분들은 아래 링크로 신청해주세요.

  • 이미 매출이 발생 중인 비즈니스를 디지털화하여 더 큰 성장을 이루고 싶으신 분

  • 생성형 AI를 활용해 혁신적인 서비스를 개발하고 싶으신 분

  • AI로 기업 내부 프로세스를 효율화하고 개선하고 싶으신 분

https://vvd.bz/etZ7 

 

저희가 그 동안 ‘생성형 AI 서비스’를 만들며 느꼈던 생성형 AI 서비스가 필요한 진짜 이유와 제작 시 꼭 알아야 할 점에 대해 말씀드려볼게요!

 

 

‘생성형 AI 서비스’ 그게 뭔데?

먼저, '생성형 AI 서비스'란 무엇일까요? 

간단히 말해, 'ChatGPT를 활용한 서비스'를 의미합니다. 

물론, 텍스트뿐만 아니라 이미지, 동영상, 목소리, 음악 등 다양한 결과물을 생성해내는 AI를 활용한 서비스를 통틀어 이렇게 부르고 있죠.

 

요즘 왜 그렇게 핫한건데?

그렇다면 이 기술이 왜 이렇게 큰 관심을 받고 있을까요? 

그 이유는 바로 이전의 기술 혁명에서 찾을 수 있습니다. 

이런 큰 기술 혁명이 일어나는 이유는 기존 기술로는 해결되지 않던 문제들을 새로운 기술이 해결할 수 있기 때문입니다.

 

예를 들어, 1~20년 전만 해도 물건을 사려면 직접 오프라인 매장에 가는 수밖에 없었죠. 

하지만 '웹'의 등장으로 집에서도 온라인 구매가 가능해졌고, '모바일'로 인해 언제 어디서나 쇼핑이 가능한 세상이 되었습니다. 

그리고 이런 기술 혁명은 언제나 시장의 크기 자체를 키워왔죠.

 

하지만, 이런 기술 혁명이 이미 오래 지난 지금 IT 서비스 시장은 기존 기술로 해결할 수 있는 서비스는 어느정도 다 나온 포화상태입니다. 

대부분의 큰 시장은 이미 빅테크 기업들이 차지하고 있고, 스타트업들은 작은 영역에서 시작해 조금 커지면 더 큰 기업에 인수되는 것이 주된 전략이 되어버렸죠.

 

바로 이런 상황에서 'ChatGPT'가 등장했습니다! 

'ChatGPT'는 '생성형 AI'가 기존 기술로는 해결하지 못했던 문제들을 해결할 수 있다는 가능성을 보여주었습니다. 

기존의 구글 검색에서는 사용자가 직접 여러 검색 결과를 일일이 찾아보며 원하는 정보를 얻어야 했지만, ChatGPT는 이 과정을 생략하고 한 번에 원하는 결과를 제공해주었죠.

그러자 전 세계적으로 '생성형 AI'에 대한 폭발적인 관심이 시작되었습니다.

 

AI 서비스 개발이 쉬워졌다?

뿐만 아니라, 여기에는 또 다른 중요한 계기가 있었습니다. 

바로 'AI 모델의 API화'에요. 

OpenAI를 필두로 많은 LLM(텍스트 생성형 AI) 기업들이 자체 개발한 AI 모델들을 *API 형태로 제공하기 시작했습니다.

* API란 다른 곳에서 처리된 데이터를 우리 서비스로 가져오는 방법입니다. 예를 들어 OpenAI의 GPT API는 AI 모델이 생성한 답변을 우리 서비스에 전달해주는 기능을 합니다.

 

과거의 AI 서비스 개발은 매우 복잡한 과정을 거쳐야 했습니다. 

먼저 적합한 기반 AI 모델을 찾고, 이를 자체 데이터로 재학습시켜 서비스에 맞게 커스터마이징한 뒤, API 서버를 직접 구축해야 했죠. 

한 마디로 상당한 시간과 노력을 필요로 했습니다.

 

그러나 이제는 이런 번거로운 절차 없이도 범용적으로 높은 성능을 내는 AI 모델을 API 형태로 바로 사용할 수 있게 되었습니다. 

심지어 AI 개발자가 없는 기업도 AI 서비스를 만들 수 있는 환경이 조성된 것이죠.

 

이로 인해 수많은 기업들이 AI 서비스 개발에 뛰어들었고, 보다 창의적이고 실용적인 사례들이 속속 등장하고 있습니다.

 

누구나 만들 수 있게 했지만, 누구나 만들지는 못하는 생성 AI 서비스 (feat. 생성형 AI 서비스 개발시 고려해야 할 점)

그렇다면 '생성형 AI 서비스 개발' 정말 누구나 할 수 있을까요? 

물론, 이제는 AI 모델을 직접 만들거나 서버에 올리지 않아도 바로 사용할 수 있게 되었죠. 

정말 편리해졌습니다!

 

그런데! 

생성형 AI 서비스 개발에는 기존 IT 서비스와는 다른 특별한 점들이 있다는 사실, 알고 계셨나요? 

이 함정에 빠지면 큰 낭패를 볼 수 있습니다. 😱

 

직접 해봐야만 아는 ‘생성형 AI 서비스를 개발 시 고려할 점’! 

어떤 것들이 있는지 제가 대표적인 몇 가지를 소개해 드릴게요!

 

1. 일관성 없는 결과물, 개발자의 악몽!

생성 AI 서비스는 같은 질문에도 매번 다른 대답을 내놓습니다. 

사용자에게는 신선한 재미가 되겠지만, 개발자에게는 끔찍한 악몽이 될 수 있어요. 😩

 

예를 들어 '개인정보 처리 방침 AI 생성 서비스'를 만든다고 해보죠. 

개발자는 AI가 만들어낸 개인정보 처리 방침을 아래처럼 컴퓨터가 이해할 수 있는 JSON 형식으로 받아 문서를 자동 생성하려 할 겁니다.

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그런데 AI는 가끔 아래처럼 컴퓨터가 알아듣기 어려운 일반 텍스트 형태로 결과를 내놓기도 해요. 

스크린샷 2024-04-25 오후 2.05.31.png

이럴 때는 서비스에 에러가 발생하고 사용자는 떠나버리죠.

 

그래서 개발자는 AI 모델의 결과를 항상 JSON으로 반환하도록 수정하고, 텍스트 형식의 결과도 JSON으로 변환하는 코드를 미리 준비해야 해요. 

AI의 특성으로 발생할 수 있는 예외 상황에 대비하는 게 중요합니다!

 

2. 프롬프트 엔지니어링, AI를 길들이는 기술!

ChatGPT를 사용하면서 질문 방식에 따라 결과가 달라지는 걸 경험해보셨나요? 

이 질문을 우리는 '프롬프트(Prompt)'라고 부릅니다.

 

실제 생성형 AI 서비스에서는 이 '프롬프트'가 서비스의 품질을 결정짓는 핵심이에요! 

프롬프트를 작성할 때는 3가지를 특히 유의해야 합니다.

 

2-1. 프롬프트 기법 : 'CoT(Chain-of-Thought)', '역할 지정' 등 다양한 기법을 상황에 맞게 적절히 활용해야 해요.

2-2. 할루시네이션(Hallucination: 환각) : AI는 가끔 사실이 아닌 헛소리를 지어내기도 합니다. 이를 막기 위해 'RAG(Retrieval-Augmented Generation)' 기법을 쓰거나 출처를 표시하는 등의 처리가 필요하죠.

2-3. 프롬프트 인젝션 : 잘 만든 프롬프트는 기업의 소중한 자산입니다. 해킹으로부터 프롬프트를 지키는 방어 체계도 갖춰야 합니다.

 

3. 비용 산정, 서비스 성패를 가르는 기준!

마지막으로 '비용 산정'입니다. 

생성형 AI 서비스는 사용할 때마다 API 비용이 들어가요.

 

사용자 1명이 한 달에 300원어치를 쓴다고 해보죠. 

1만 명이 이용하면 매달 300만 원이 순식간에 증발합니다. 😱 

그래서 많은 서비스들이 월 구독 모델을 채택하고 있어요.

 

하지만 이 월 구독료를 얼마로 책정할지 정하기가 참 어렵습니다. 

너무 싸면 서비스를 계속 운영하기 힘들고, 너무 비싸면 사용자가 떠나버릴 수 있거든요. 

그래서 사용자 1명이 평균적으로 얼마의 비용을 발생시킬지 정확히 예측하고, 이를 바탕으로 현명한 가격 정책을 세우는 게 굉장히 중요합니다!

 

 

오늘은 생성형 AI 서비스의 필요성과 개발 시 고려 사항에 대해 정리해보았습니다. 어떠셨나요? 😄

생성형 AI 서비스 개발을 계획중인 분들은, 이러한 고려 사항을 꼭! 확인하고 진행하셔서 성공적인 프로젝트 되시길 응원하겠습니다! 🔥

 

 

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